《商品期货量化交易实战（以Python为工具）》内容简介

本书首先讲解量化交易基础和Python编程入门；再讲解量化交易API；然后讲解CTA的趋势跟踪策略和回归策略，并且配合量化交易策略实战案例，重点讲解如何在发明者量化交易平台上进行策略开发和回测，让读者不但可以系统地学习量化交易和Python编程的相关知识，而且可以对CTA策略开发有更深入的理解；接着讲解量化交易回测与实盘；最后对管理风险、投资组合、交易技巧与交易理念进行系统的讲解。
胡凯博，发明者量化首席策略分析师。在股票市场和期货市场沉浮十载，资深Python量化交易策略师，熟悉Python/JavaScript/Go语言。先后供职于国内量化交易团队和私募基金公司，曾担任期货量化交易策略开发师、技术顾问等职务，作为CSDN、掘金、雪球、知乎等平台的专栏作者，已发布上百篇技术文章，目前正积极运营发明者量化软件产品。
史超，发明者量化CTO。从事商品期货程序化、量化交易研究、实践多年。资深程序化交易、量化交易领域工程师。擅长C/C++、Python、JavaScript、Golang编程语言。在“网易云课堂”发布有“区块链资产量化交易课程”系列教学视频。目前主要从事发明者量化交易平台底层系统的开发维护、系统测试等工作。

作品目录

前言
第1章：量化交易基础
1.1、什么是量化交易
1.2、为什么选择量化交易
1.3、量化交易需要哪些准备工作
1.4、一个完整的策略有哪些要素
1.5、温故知新
第2章：Python编程入门
2.1、为什么要学习Python
2.2、Python的基础语法
2.3、Python中的变量和数据类型
2.4、Python中的数据运算
2.5、Python中的数字和字符串
2.6、Python中的列表和字典
2.7、Python中的条件语句和循环语句
2.8、Python中的日期和时间
2.9、Python中的常用内置函数
2.10、Python中的异常处理
2.11、温故知新
第3章：量化交易API
3.1、全局常量和数据结构
3.2、获取Tick、深度、历史K线数据
3.3、获取和取消订单、获取当前挂单
3.4、IO()函数
3.5、账户API获取账户和持仓信息
3.6、常用的日志信息函数
3.7、常用的内置函数
3.8、常用的指标函数及图表绘制
3.9、策略参数及策略交互
3.10、内置的模板类库及经典策略架构
3.11、温故知新
第4章：CTA之趋势跟踪策略
4.1、什么是CTA策略
4.2、经典的MACD策略
4.3、使用ADX辅助MACD策略
4.4、自适应动态双均线策略
4.5、日内高低点突破策略
4.6、增强版唐奇安通道策略
4.7、HANS123日内突破策略
4.8、菲阿里四价策略
4.9、AROON（阿隆指标）策略
4.10、EMV（简易波动指标）策略
4.11、动态阶梯突破策略
4.12、Dual
Thrust日内交易策略
4.13、经典恒温器策略
4.14、R-breaker策略
4.15、温故知新
第5章：CTA之回归策略
5.1、布林带跨期套利策略
5.2、期现套利图表
5.3、乖离率（BIAS）策略
5.4、温故知新
第6章：量化交易回测与实盘
6.1、使用Tick数据让回测更精准
6.2、回测绩效报告详解
6.3、如何规避回测中的陷阱
6.4、递进和交叉回测
6.5、量化交易实盘
6.6、温故知新
第7章：风险管理与投资组合
7.1、认识期货中的风险
7.2、等价鞅资金管理
7.3、反等价鞅资金管理方法
7.4、构建投资组合和风险控制
7.5、温故知新
第8章：交易技巧及交易理念
8.1、常用的止盈、止损方法
8.2、量化交易与基本面数据
8.3、交易中常用的数理知识
8.4、建立概率思维，提升交易格局
8.5、温故知新